플러스프로젝트 배경
1. 문제점 – 사용자 맞춤형 강의 추천의 어려움 기존 온라인 교육 플랫폼에서는 다음과 같은 문제점이 발생했습니다: ✅ 일반적인 카테고리 분류만으로는 개인 맞춤형 강의 추천 한계 ✅ 사용자 특성(MBTI, 관심사, 직업 등)을 고려한 추천 시스템 부재 ✅ 단순 인기도나 조회수 기반의 추천으로 인한 낮은 만족도 ✅ 다양한 필터링 조건(필요 자본, 소요 시간, 월 소득 목표 등)을 반영한 추천 기능
프로젝트 성과
사용자 만족도 향상
- 사용자 맞춤형 추천으로 강의 만족도 78% 증가
- 평균 강의 완료율 43% 향상
- 평균 강의 완료율 43% 향상
서비스 효율성 증대
- 강의 검색 시간 34% 단축
- 강의 구매 전환율 32% 증가
- 강의 구매 전환율 32% 증가
핵심 기능
Tensor 기반 다차원 사용자 프로파일링
비지도학습과 계층적 군집화를 통한 MBTI 기반 고차원 벡터공간 사용자 임베딩 구현
진행 단계
기획 및 설계
2025.03.
- 사용자 특성 분석 및 추천 알고리즘 설계
- 다차원 데이터 모델링 및 DB 스키마 설계
- UI/UX 기획 및 와이어프레임 작성
- 다차원 데이터 모델링 및 DB 스키마 설계
- UI/UX 기획 및 와이어프레임 작성
프로젝트 상세
⏩️ 포트폴리오 소개 – AI 기반 맞춤형 강의 추천 시스템 서비스 카테고리: AI 추천, 교육 플랫폼, 데이터 분석 메인 타깃: 온라인 교육 플랫폼 사용자, 20-40대 자기계발 관심층 저희는 사용자의 개인 특성(이름, 생년월일, MBTI)과 다차원 관심사(수준별, 직업/상황별, 카테고리, 필요자본, 수익방식 등)를 종합적으로 분석하여 최적의 강의를 추천하는 AI 기반 시스템을 개발했습니다. 단
